城市轨道交通客流预测实例和预测精度及客流成长规律分析
项目二城市轨道交通客流预测与分析
2.1.2 影响客流的因素私人交通工具的拥有量私人交通工具出行越多，通过公共交通出行就越少。有序控制自行车与私人汽车的发展。鼓励并创造条件让私人汽车使用者以停车一换乘方式进入城市中心区。
2.1 客流概述
2.2.1 客流调查为了掌握客流现状与变化规律，必须经常进行各种形式的客流调查。涉及客流调查内容、地点和时间的确定，调查表格的设计、调查设备的选用和调查方式的选择，以及调查资料汇总整理、指标计算和结果分析等。
2.1 客流概述
2.1.2 影响客流的因素客运服务及替代服务的价格与质量案例1996年，北京地铁票价由元调整为2元，当年客运量减少亿人次，与上年相比下降20.4%，考虑客流自然增长，实际下降达到26%。1999年，类似的情形发生在上海，由于票价调高，轨道交通1号线的客运量下降了13.4%。
2.1 客流概述
2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念客流与客运需求客运需求是位移欲望和购买能力的统一客运需求是潜在的客流客流是实现了的客运需求
2.1 客流概述
2.1.1 客流的概念客流与客运需求广泛性：是一种广泛性的需求。派生性：是一种非本源性的需求。时间性：按一周内的工作日和双休日、一天内的各个小时有规律的变化。空间性：潜在的客流在方向上、线路上、车站间分布的不均衡。
2.1 客流概述
2.1.2 影响客流的因素土地利用因素1）土地的用途，涉及城市各区域功能的定位。2）在用地上建造的建筑类型，涉及用地上进行的社会经济活动类型。3）土地的利用状况，涉及用地上进行的社会经济活动的强度，如人口、就业、产量等。
2.1 客流概述
2.1.2 影响客流的因素人口规模城市中的出行量与人口规模、出行率存在密切的关系。不同人群的出行率存在差异。
城市轨道交通客流预测实例和预测精度及客流成长规律分析
城市轨道交通客流预测实例和预测精度及客流成长规律分析下面，我将以城市轨道交通系统为例，介绍一种客流预测方法，并对其预测精度和客流成长规律进行分析。
首先，通过对历史客流数据进行统计和分析，可以发现客流量与时间、天气、工作日与非工作日等因素有关。
因此，在预测过程中需要考虑这些因素。
一种常用的方法是建立基于回归分析的客流量预测模型。
该模型将历史客流量作为自变量，以天气、工作日与非工作日等因素作为解释变量，通过建立线性或非线性回归模型来进行客流预测。
其次，对于每个地点和时间段的客流量预测，可以将城市轨道交通网络划分为若干个区域，对每个区域分别进行客流预测。
根据实际情况，可以选取一周或一个月为单位进行客流预测，并将预测结果与实际数据进行对比，评估预测模型的准确度。
再次，对于客流成长规律的分析，可以通过检验历史数据的趋势性和周期性来进行。
趋势性分析可以通过建立时间序列模型来实现，周期性分析可以通过建立周期性模型来实现。
根据趋势性和周期性的变化规律，可以对未来的客流成长趋势进行预测。
此外，还可以通过对城市的发展规划、人口变化情况等进行调研分析，从宏观上预测客流成长的规律。
最后，评估客流预测模型的精度是非常重要的。
可以使用一些指标，如平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）来衡量。
根据实际数据和预测结果，计算这些指标，评估模型的准确度。
综上所述，城市轨道交通客流预测是一项复杂的任务，需要考虑多种因素，并建立适当的预测模型。
通过合理的预测和分析，可以提高轨道交通系统的运输效率和服务质量，满足城市发展的需求。
而预测精度和客流成长规律的分析，则是评估预测模型的重要手段。
只有准确预测客流量，并对其发展规律有所了解，才能更好地规划和管理城市轨道交通系统。
客流预测在城市轨道交通中的应用研究
客流预测在城市轨道交通中的应用研究一、背景介绍城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分，其在人们出行方面发挥着重要的作用。
然而，在高峰时段，轨道交通往往会面临人流量骤增、车站拥堵、列车停运等问题，给出行带来很大的不便。
因此，客流预测成为解决这些问题的重要手段之一。
二、客流预测的意义既然客流预测在城市轨道交通中显得尤为重要，那么，客流预测的意义是什么呢？首先，客流预测可以帮助轨道交通公司更好地统筹车辆和人员资源，降低运营成本。
其次，客流预测有利于减少车站拥堵和列车停运等现象，提高轨道交通服务的质量和效率。
最后，客流预测可帮助轨道交通公司和政府决策者评估人口流动和城市发展趋势，有助于合理规划轨道交通线路和站点。
三、客流预测的方法客流预测可以采用不同的方法，例如基于时间序列分析的方法、基于神经网络的方法、基于模型融合的方法和基于机器学习的方法等。
其中，时间序列分析方法主要适用于历史数据较为完整的场景，其原理是通过对历史数据进行分析和建模，预测未来客流量；神经网络方法是通过构建模拟人类大脑工作方式的神经网络，从多个因素中寻找不同的特征，来预测未来客流量；模型融合方法则是将不同的预测模型进行组合，得到更为准确和可靠的预测结果；机器学习方法则是利用现代机器学习算法从历史数据中自动学习和推断规律，并建立预测模型。
四、客流预测的挑战客流预测面临的挑战有哪些呢？首先，客流预测需要考虑多种因素，如天气、节假日和人口变动等，这些因素的变化会对预测结果产生影响；其次，客流预测需要建立可靠的数据采集和处理系统，确保原始数据的质量和可用性；最后，客流预测需要建立准确的模型，并不断优化和更新，以适应随时变化的客流量和环境变化。
五、客流预测在实际应用中的案例客流预测在实际应用中已经取得了不少成果，下面列举一些典型案例。
北京地铁：通过融合ARIMA、SVM、BP神经网络等多种方法，建立了一套复合预测模型，能够准确预测未来不同时间段和地点的客流量，从而实现了地铁站点的精准管理和运营。
城市轨道交通客流预测与分析
城市轨道交通客流预测与分析引言随着城市化进程的不断加速，城市人口的持续增长导致了城市交通拥堵问题的日益严重。
在这一背景下，城市轨道交通系统作为一种高效、快速、环保的交通工具，受到了越来越多城市的重视和投资。
然而，在现代化城市轨道交通系统中，面临着如何合理规划车站位置、如何预测并优化客流管理等问题。
因此，城市轨道交通客流预测与分析显得尤为重要。
本文将介绍城市轨道交通客流预测与分析的技术方法和应用。
首先，我们将介绍城市轨道交通客流预测的意义和目标。
然后，我们将介绍一些常用的客流预测模型，包括时间序列模型、机器学习模型和深度学习模型。
接着，我们将讨论城市轨道交通客流分析的方法和技术。
最后，我们将通过实例分析展示这些技术方法的应用。
城市轨道交通客流预测的意义和目标城市轨道交通客流预测是指根据历史数据和相关特征，利用数学、统计和机器学习等方法，对未来一段时间内的客流量进行预测。
它的意义在于帮助城市轨道交通系统能够更好地进行规划和管理，提高客流运营的效率和质量。
其主要目标包括：1.提高车站和线路的规划能力：通过客流预测，可以帮助决策者更准确地评估不同车站和线路的需求，从而优化设计和规划方案。
2.优化列车运行计划：通过客流预测，可以合理安排列车的运行频率和时刻表，提高整个轨道交通网络的运行效率。
3.优化客流管理和调度：通过客流预测，可以根据实际需求进行客流调度，提供更好的服务和满足乘客的出行需求。
4.提高安全和应急管理能力：通过客流预测，可以更好地评估不同情况下的安全和应急管理需求，为应急决策提供依据。
常用的客流预测模型时间序列模型时间序列模型是一种常用的客流预测模型，它基于历史数据中的时间序列关系，利用统计和计量方法进行预测。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、SARIMA模型和VAR模型等。
ARIMA模型（自回归移动平均模型）是一种广泛应用于时序数据预测的模型。
它基于时间序列数据的自相关性和移动平均性，通过拟合历史数据来预测未来的客流量。
城市轨道交通客流预测分析
城市轨道交通客流预测分析需求预测是论证城市轨道交通项目建设必要性和系统规模的重要依据。
与一般的城市交通需求预测工作相比，城市轨道交通系统需求预测具有明显的轨道交通的特点，交通需求的端点效应明显，需要考虑的延伸研究更多，问题也更加复杂。
本节系统分析了城市轨道交通需求预测的主要内容和程序，介绍了一般城市轨道交通系统预测的方法，结合实例研究了城市轨道交通需求预测的具体做法。
在需求预测工作中经常涉及的三个概念是运输需求、运输供给与运输量。
换言之，运输需求是由所在地区社会经济活动决定的，具有原发性。
运输供给是特定地区在长期发展过程中形成的由多种运输方式构成的、具有特定时间与空间特征的、行为复杂的联合体。
运输量可以描述为一种被实现的运输需求。
当运输供给能够充分满足运输需求时，运输量与运输需求相同。
在大多数情况下，运输需求、运输供给与运输量具有不同属性。
需求体现的是被运输方的需要及其特征，供给需要体现运营商的特性。
在资源有限的城市地区，需求往往难以得到完全满足，从而产生了交通需求管理。
一、城市轨道交通客流预测工作的特点客流预测是确定项目涉及的各部分的建设规模、设计合理的运营模式，准确把握预期运营效益的基础，客流预测结果的可靠与否直接关系到城市轨道交通的建设投资、运营效率和经济效益。
轨道交通客流预测与一般城市交通项目的客流预测相比，具有一系列不同的地方。
深刻理解这些差异是做好客流预测工作的前提。
轨道交通的客流预测的特点主要体现在以下5个方面。
（1）客流预测工作所要求的客流特征内涵多，它们对后续的工程设计与可行性论证具有重要作用。
一些预测工作过于粗糙，对客流特征内涵的分析不足，难以指导相关工作，如行车交路设计和项目运营的经济性研究的开展。
（2）作为一种公交出行方式，轨道交通的最显著特征是准时性，因此，线网的规模对客流成长有着巨大的影响。
换言之，网络规模对某线路的客流可能具有倍增效果，即轨道交通网络所覆盖的区域比其他传统出行方式所意味的吸引范围有显著不同。
城市轨道交通客流预测与分析方法
城市轨道交通客流猜测与分析方法随着城市人口迅速增长和经济进步，城市轨道交通成为城市交通系统中不行或缺的一部分。
如何准确猜测和分析城市轨道交通的客流量对于优化运行、提高服务质量、缓解交通拥堵具有重要意义。
本文将介绍一些常用的。
一、时间序列分析方法时间序列分析方法是一种常见的客流猜测方法，通过统计历史数据的时间序列模式，利用数学或统计学方法进行客流猜测。
其中，常用的时间序列分析方法包括挪动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
挪动平均法是一种基本的平滑方法，通过计算特定时间段内客流量的平均值，来猜测将来的客流量。
指数平滑法是一种常见的加权平均方法，通过对历史数据进行指数加权平均，来达到对最近期数据更敏感的目标。
ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析的方法，通过对时间序列数据进行差分处理，将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，再结合自回归和滑动平均模型进行猜测。
二、回归分析方法回归分析方法是一种通过建立依变量与自变量之间的干系模型，来进行客流猜测的方法。
在城市轨道交通客流猜测中，常用的回归分析方法包括线性回归、非线性回归、时序回归等。
线性回归是一种最简易的回归方法，通过建立线性干系模型，找到自变量与依变量之间的线性干系。
非线性回归是一种可以解决自变量与依变量之间非线性干系的回归方法，通过建立非线性干系模型，并通过参数预估的方法来拟合数据。
时序回归是一种结合时间序列与回归分析的方法，将时间因素作为自变量引入回归模型中，进一步提高猜测的精度。
三、人工神经网络方法人工神经网络方法是一种通过模拟人脑神经元的工作原理，进行模式识别和猜测的方法。
在城市轨道交通客流猜测中，常用的人工神经网络方法有BP神经网络、RBF神经网络、自适应神经模糊推理系统等。
BP神经网络是一种前向反馈的神经网络，通过多层次的神经元毗连和误差反向传播算法进行训练，来建立输入和输出之间的非线性映射干系。
RBF神经网络是一种以径向基函数为基础的神经网络，通过聚类分析和回归分析来实现数据的拟合。
《2024年城市轨道交通客流预测与分析方法》范文
《城市轨道交通客流预测与分析方法》篇一一、引言随着城市化进程的加快和城市交通网络的不断扩展，城市轨道交通在人们日常出行中扮演着越来越重要的角色。
客流预测与分析作为城市轨道交通运营与规划的关键环节，其重要性日益凸显。
本文旨在阐述城市轨道交通客流预测的重要性，探讨并分析客流预测与管理的常用方法及实际应用效果，以提供科学的理论支撑和实用技术指导。
二、城市轨道交通客流预测的重要性客流预测作为城市轨道交通规划和运营管理的基础性工作，对未来的运营、设备购置、线路规划等具有重要指导意义。
准确的客流预测有助于提高城市轨道交通的运营效率和服务水平，为城市交通规划提供科学依据，同时也能为政府决策提供有力支持。
三、城市轨道交通客流预测与分析方法（一）传统预测方法1. 历史数据法：通过分析历史客流数据，运用统计学方法对未来客流进行预测。
该方法简单易行，但受历史数据质量和时间序列长度等因素影响较大。
2. 回归分析法：以影响客流的各种因素为自变量，以客流量为因变量，建立回归模型进行预测。
该方法需要综合考虑多种因素，具有较高的预测精度。
（二）现代预测方法1. 人工神经网络法：通过模拟人脑神经网络的工作方式，对大量数据进行学习、训练和优化，以实现对未来客流的预测。
该方法具有较高的自学习和自适应能力。
2. 组合预测法：结合多种预测方法，如灰色预测、时间序列分析等，综合运用各种方法的优点进行预测。
该方法能够充分利用各种信息，提高预测精度。
四、城市轨道交通客流分析方法的应用（一）基于大数据的客流分析随着大数据技术的发展，基于大数据的客流分析已成为城市轨道交通客流分析的重要手段。
通过收集和分析海量数据，可以实时掌握客流动态，为运营管理和线路规划提供有力支持。
（二）实时监控与应急处理通过实时监控系统对城市轨道交通的客流进行实时监测，一旦发现异常情况，如大客流聚集、拥堵等，可以及时采取应急措施，保障乘客的安全和舒适度。
五、结论与展望通过对城市轨道交通客流预测与分析方法的探讨，我们可以看到其在城市轨道交通运营与规划中的重要作用。
《2024年城市轨道交通客流预测与分析方法》范文
《城市轨道交通客流预测与分析方法》篇一一、引言随着城市化进程的加速，城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分，其客流预测与分析显得尤为重要。
准确预测轨道交通客流量，不仅有助于优化运营策略、提高运输效率，还能为城市规划、交通管理和政策制定提供科学依据。
本文旨在探讨城市轨道交通客流预测与分析的方法，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
二、城市轨道交通客流特点城市轨道交通客流具有明显的时空分布特征。
一般来说，客流在日间较为集中，且在上下班高峰时段呈现明显的高峰特征。
此外，节假日和特殊活动期间的客流量也可能出现较大波动。
同时，不同线路、不同站点的客流量也存在差异，受城市规划、土地利用、居民出行习惯等多种因素影响。
三、客流预测方法（一）基于历史数据的预测方法基于历史数据的预测方法主要通过分析历史客流数据，运用统计学和机器学习等方法建立预测模型。
其中，统计学方法包括时间序列分析、回归分析等；机器学习方法包括神经网络、支持向量机等。
这些方法可以有效地从历史数据中提取有用信息，预测未来客流量。
（二）基于其他相关因素的预测方法除了历史数据外，还可以考虑其他相关因素对客流的影响，如天气、节假日、特殊活动等。
通过分析这些因素与客流之间的关系，建立多因素预测模型，提高预测精度。
四、客流分析方法（一）时空分布分析时空分布分析是客流分析的基础。
通过对客流在时间上的分布特征进行分析，可以掌握高峰时段的客流变化规律；通过分析客流在空间上的分布特征，可以了解不同线路、不同站点的客流差异。
（二）客流与土地利用关系分析客流与土地利用关系密切。
通过分析土地利用类型、密度、交通接驳等因素对客流的影响，可以进一步揭示客流的形成机制和变化规律。
（三）多源数据融合分析多源数据融合分析是利用多种数据源进行客流分析的方法。
除了传统的客流数据外，还可以利用社交媒体、智能交通系统等数据源进行多源数据融合分析，提高分析的准确性和全面性。
五、实际应用与展望在城市轨道交通规划和运营中，客流预测与分析方法得到了广泛应用。
城市轨道交通客流预测和分析
城市轨道交通客流预测和分析1. 引言在现代城市化进程中，城市轨道交通系统是一个重要的公共交通工具，它能够承载大量的人员流动，并对城市的交通拥堵和环境污染产生重要影响。
因此，进行城市轨道交通客流预测和分析是提高交通系统运行效率、优化交通资源配置的关键。
本文将介绍城市轨道交通客流预测和分析的方法和应用。
2. 数据收集在进行城市轨道交通客流预测和分析之前，首先需要收集相关的数据。
这些数据包括轨道交通系统的运营数据、乘客进出站数据、天气数据、节假日数据等。
其中，轨道交通系统的运营数据包括列车到达和出发时间、列车运行速度等。
乘客进出站数据包括站点名称、进站时间、出站时间等。
天气数据包括温度、湿度、风速等。
节假日数据包括节假日名称和日期等。
这些数据可以通过网络爬虫、API接口、传感器等方式进行收集。
3. 数据预处理在收集到城市轨道交通相关数据后，需要对这些数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据补全、数据变换等步骤。
数据清洗是指对数据中的错误、缺失、重复等问题进行处理；数据补全是指对缺失数据进行填充；数据变换是指对数据进行标准化、归一化等操作，以便更好地进行后续的分析和建模。
4. 特征提取在进行城市轨道交通客流预测和分析之前，需要从原始数据中提取有价值的特征。
特征提取的方法包括时间序列分析、统计分析、聚类分析等。
时间序列分析可以提取出轨道交通客流的周期性和趋势性；统计分析可以提取出轨道交通客流的均值、方差等特征；聚类分析可以将轨道交通客流划分为不同的类别，以便进行进一步的分析和建模。
5. 客流预测和分析模型基于提取的特征，可以使用各种统计模型和机器学习模型进行城市轨道交通客流的预测和分析。
常用的模型包括线性回归模型、支持向量机模型、神经网络模型等。
这些模型可以通过训练集进行参数估计，然后通过测试集进行模型的验证和评估。
根据具体的需求，可以选择适宜的模型进行城市轨道交通客流的预测和分析。
6. 应用案例城市轨道交通客流预测和分析在实际应用中具有广泛的应用价值。
项目二城市轨道交通客流预测与分析
项目二城市轨道交通客流预测与分析
项目背景
随着社会的进步，人们的出行需求日益增加，城市轨道交通已成为城
市快速发展的主要动力之一、轨道交通客流是验证轨道交通系统建设是否
成功的关键指标，也是评价轨道交通系统可持续发展水平的重要依据，客
流的大小直接关系到政府引进资金的效益性和投入成果的有效性。
客流预测是在现有的时空客流因子的基础上构建的预测模型，可以预
测未来轨道交通客流量的大小。
客流预测可以提前对未来天气等条件的影
响进行评估，使政府可以更好地制定未来客流预测规划，减少日常运营中
的不必要损失。
客流分析不仅可以提高轨道交通的受众群体，降低经济消费者的门槛，还可以改善轨道交通服务质量，提高市民的满意度。
它可以帮助政府分析
不同时间用户行为，例如分析用户的偏好，客流量的分布，客流聚集趋势
等信息，然后根据分析结果进行调整，以更好地满足用户需求。
客流预测与分析框架
1、建立预测模型：根据现有时空客流因子来建立未来轨道交通客流
量的预测模型；
2、数据收集与清洗：采集历史客流数据，清洗和处理，形成客流数
据库；
3、特征提取：探索特征之间的关系。
城市轨道交通客流的调查、预测与分析
客流的调查、预测与分析
（4）乘客构成。乘客构成包括全线持不同票种的乘客 人数及所占比例，车站分别按年龄、出行目的等统计的乘 客人数及所占比例，车站吸引乘客人数及所占比例，从不 同距离以不同方式到达车站的乘客人数，居住在城市不同 区域内的乘客人数及所占比例。
整和理整，理列，成列表成格表或格绘或成绘图成表图，表计，算计各算项各指项标指，标并，将并它将们它与们设 计与（设预计测（）预数测据）或数历据年或调历查年数调据查进数行据比进较行，比分较析，数分据析增数减据的 比增例减及的原比因例。及轨原道因交。通轨全道面交客通流全调面查客后流应调计查算后的应主计要算指的标主如
②乘客乘车情况调查。乘客乘车情况调查根据调查对象 及调查内容的不同而不同，调查的内容除包括乘客的年龄、性 别和职业外，还可包括家庭住址和家庭收入、日均乘车次数、 上车站和下车站、到达车站的方式和所需时间、下车后到达目 的地的方式和所需时间、乘坐轨道交通列车后节省的出行时间， 以及对现行票价的认同度等。
要指标如下：
客流的调查、预测与分析
（1）乘客人数。乘客人数包括分时与全日各站上下车人 数、分时与全日各站换乘人数、各站与全线高峰小时乘客人 数、各站与全线全日乘客人数、高峰小时乘客人数占全日乘 客人数的比例。
（2）断面客流量。断面客流量包括分时与全日各断面客 流量、分时与全日最大断面客流量、高峰小时最大断面客流 量。
客流的调查、预测与分析
全面客流调查有随车调查和站点调查两种调查方式。 随车调查是在列车车门处对运营时间内所有上下车乘客进 行写实调查；站点调查是在车站检票口对运营时间内所有 进出站乘客进行写实调查。轨道交通全面客流调查基本上 都采用站点调查。
城市轨道交通客流预测与分析
传统的四阶段法
1
2
3
4
交通
交通
交通
交
形成
分部
方式
通
预测
预测
划分 预测
分 配
16
交通生成预测
预测区域内每一个交通小区的 交通出行产生量 交通出行吸引量
目的：获得城市在未来社会经济发展规模、人 口规模和土地利用特征下，未来城市各交通小 区可能产生和吸引到的总交通量
17
交通分布预测
解决的问题：
7
任务一：城市轨道交通需求的基本特征
二、城市轨道交通发展的制约因素 （一）运输方式规模与能力 （二）运行速度 （三）城市轨道交通的客流量
8
任务一：城市轨道交通需求的基本特征
二、城市轨道交通发展的制约因素 （一）运输方式规模与能力
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任务一：城市轨道交通需求的基本特征
二、城市轨道交通发展的制约因素 （二）运行速度 运行速度的高低与运价、乘坐舒适度密切相关
1、预测条件界定 2、远期年份运输需求总量及分布预测 3、不同建设方案下不同方式分担结构及网络分配结果 4、客流预测的灵敏度分析及评价
26
任务二：客流预测
四、客流预测的主要内容及预测程序 （二）基本程序 P36
27
城市轨道交通客流预测 程序
1．根据规划目的来确定预测的范围 2．收集并分析项目相关的基础数据 3．选择需求预测的方法，建立需求预测模型 4．预测 5.对预测结果进行灵敏度分析，评价不同方案
（二）趋势外推客流预测模式
较好反映近期交通量的增长情况，预见建成后的分布变化上可靠性较 差。基于现状的预测方法。
（三）车站吸引区域客流预测模式
车站吸引区域
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《2024年城市轨道交通客流预测与分析方法》范文
《城市轨道交通客流预测与分析方法》篇一一、引言随着城市化进程的加快，城市轨道交通作为缓解城市交通压力、提高交通效率的重要方式，其客流量日益增大。
因此，对城市轨道交通客流进行准确的预测与分析，不仅有助于提升轨道交通运营效率，也能为城市规划和管理提供重要依据。
本文旨在探讨城市轨道交通客流预测与分析的有效方法。
二、城市轨道交通客流特点城市轨道交通客流具有时空分布不均、波动性大、影响因素多等特点。
客流量在一天之内、一周之内、甚至一年四季之内都会呈现出不同的变化规律。
因此，要准确预测客流量，需要综合考虑多种因素。
三、客流预测方法（一）基于历史数据的预测方法基于历史数据的预测方法主要是通过分析历史客流数据，建立数学模型，对未来客流量进行预测。
常用的方法有时间序列分析、回归分析等。
这种方法适用于客流变化规律性较强的城市轨道交通系统。
（二）基于大数据的预测方法随着大数据技术的发展，基于大数据的客流预测方法逐渐成为研究热点。
该方法主要是通过收集与客流相关的多种数据，如公共交通卡使用数据、手机信令数据等，利用数据挖掘和机器学习等技术，对客流量进行预测。
这种方法能够更全面地考虑影响客流的各种因素，提高预测的准确性。
（三）组合预测方法组合预测方法是将多种单一预测方法进行组合，充分利用各种方法的优点，提高预测精度。
常见的组合预测方法有加权平均法、最优组合预测法等。
四、客流分析方法（一）时空分布分析时空分布分析是通过对客流数据的时空分布特征进行分析，揭示客流的变化规律。
这种方法可以帮助我们了解客流在时间、空间上的分布情况，为运营管理和线路规划提供依据。
（二）客流与城市发展关系分析客流与城市发展关系分析是通过分析客流与城市经济、人口、就业等指标的关系，揭示客流变化与城市发展的相互影响。
这种方法可以帮助我们更好地理解客流变化的背后原因，为城市规划和交通规划提供依据。
（三）基于大数据的客流分析方法基于大数据的客流分析方法主要是利用大数据技术对海量客流数据进行深入挖掘和分析，发现隐藏在数据中的信息和规律。
城市轨道交通客流预测分析
城市轨道交通客流预测分析咱就说，在如今这繁华的都市里，城市轨道交通那可是越来越重要啦！就像咱们每天离不开手机一样，城市也离不开这高效便捷的交通方式。
我还记得有一次，我去了一个大城市出差。
那地方的地铁线路密密麻麻，像个巨大的地下蜘蛛网。
我站在地铁站里，看着来来往往的人群，心里就在想：这得多少人每天靠着地铁出行啊，这客流到底是咋预测的呢？要说城市轨道交通客流预测，那可不是拍拍脑袋就能搞定的事儿。
首先，得瞅瞅城市的规划和发展。
比如说，要是哪儿新建了个大型商业区，或者有大片的住宅区落成，那这附近的地铁站客流肯定得噌噌往上涨。
再说说时间因素。
早上上班高峰和晚上下班高峰，那地铁站里简直是人挤人，脚都没地儿放。
这时候的客流就像潮水一样汹涌。
而到了周末，人们出行的目的和时间又有了变化，逛街的、出去玩的，客流的分布也就不一样了。
还有天气也能影响客流。
下雨天，大家都不爱走路或者骑车，坐地铁的人就会多起来。
大冬天太冷，大夏天太热，地铁里有空调，也会吸引更多人选择。
另外，节假日也是个关键。
像五一、十一这样的长假，很多人会出去玩或者回家，火车站、机场附近的地铁站客流就会暴增。
而春节前后，那更是客流量的高峰，好多在外打拼的人都要回家过年。
为了能准确预测客流，工作人员可是下了不少功夫。
他们得收集各种数据，分析历史客流的规律，还得考虑到各种突发情况。
就拿疫情来说，这可是个谁都没想到的大意外，一下子就让客流发生了巨大的变化。
而且，不同的线路客流也不一样。
有的线路经过热门景点，一到旅游旺季，那简直是人满为患。
有的线路连接着学校和居民区，上学放学、上下班的时候，人多得能把车厢挤爆。
预测客流可不只是为了数数有多少人坐地铁，更重要的是合理安排车辆和运营时间。
要是客流预测不准确，车少了，大家挤得难受，车多了，又浪费资源。
比如说，有个地铁站平时客流不大，但突然附近要举办一场大型演唱会，要是没提前预测到，到时候大家都等着坐地铁，那可就乱套了。
城市轨道交通客流预测实例和预测精度及客流成长规律分析
1993-2006年增长了5倍； “十五”期间，年均实际递增 10.4%。
19978
20000
社会经济发展目标：
地方国内生产总值：到2020 年，将达到15000亿元，人均 GDP突破10000美元； 产业结构：第三产业比重超 过70%，第二产业比重保持 在29%左右，第一产业比重 降到1%以下。
中心城分区域道路网规划指标
单位 旧城 二环路至四环 四环路至中心城 路 界 合计 (含四环路) ﹙含高速公路﹚ 208 224 301 689 1422 5.9 340 3.0 660 48.4 20.6 457.6 309 580 797 1236 2922 3.7 540 2.2 930 42.3 14.6 877.9 517 873 1222 2152 4764 4.4 450 2.4 830 45.2 16.4 1421.3
本讲内容
5.1 交通预测回顾
(分析、总结、归纳既有交通预测方法)
5.2 交通预测中的技术关键 5.3 城市轨道交通系统预测方法与要点 5.4 城市轨道交通客流预测实例 5.5 预测精度及客流成长规律分析 5.6 小结
2
作业
根据城市轨道交通系统规划的特点，通过实例，建 立城市间旅客出行(北京-天津)、城市轨道交通系 统(知春路-北京站)、一般城市道路交通系统(交 大-颐和园)三种场景下用户广义费用函数结构， 并分析其异同。
公里 公里 公里 公里 公里
—— 69 124 227 420 6.7 300 3.1 650 54 22.4 85.8
道路网密度 公里/平方公里 道路网间距 米
干路网密度 公里/平方公里 干路间距 支路比例 道路用地率 米 ％ ％
道路网容量 万车公里/小时
城市轨道交通客流分析
关键词：城市轨道交通；客流预测；客流分析
Ｋｅｙｗｏｒ ｄｓ：ｕｒｂａｎ ｒａｉｌ ｔｒａｎｓｉｔ；ｆｏｒｅｃａｓｔ ｏｆ ｐａｓｓｅｎｇｅｒ ｆｌｏｗ；ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｐａｓｓｅｎｇｅｒ ｆｌｏｗ
中 图 分 类 号 ： Ｕ４９１．１＋４
文献标识码：Ａ
收稿日期：２００７－０１－１５ 基金项目：国家自然科学基金项目（５９３７８３７１） 作者简介：沈丽萍，女，工学硕士，西南交通大学峨眉校区交通运输系高级工 程师，主要研究方向：交通运输规划与管理研究。Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｓｈ２００６５１＠１２６．ｃｏｍ
Байду номын сангаас
Ｑ／（万人次 ／ｈ）
Ｑ／（万人次 ／ｈ）
Ｎｍａｘ（１）
……
……
Ｓ／ｋｍ 图１ “高断面流量区间”支撑的客流示意图 Ｆｉｇ．１ Ｐａｓｓｅｎｇｅｒ ｆｌｏｗ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｖｏｌｕｍｅ ｓｅｇｍｅｎｔ
Ｎｍａｘ（２）
……
…… Ｓ／ｋｍ
图２ “高断面流量区间”不支撑的客流示意图 Ｆｉｇ．２ Ｐａｓｓｅｎｇｅｒ ｆｌｏｗ ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｖｏｌｕｍｅ ｓｅｇｍｅｎｔ
就曾提出，城市轨道交通线路在确定系统规模时，不 仅要看最高断面客流量，还要看第二高断面、第三高 断面的客流量。还有学者曾讨论最大断面客流量能否 得到高断面流量区间的支撑，两者的含意是相同的。 后来在很多城市轨道交通规划项目中也有过这方面的 考虑。
２） 客运量的走势分析：对全日客运量在发展中的 趋势，要有一个宏观估计。在城市轨道交通线网不断 增加的条件下，可能因其他线路的分流，一条线的远 期客运量不一定是该线路各期中的最大值。
Ｑ
Ｏ
Ｔ
城市轨道交通领域的大模型应用案例
城市轨道交通领域的大模型应用案例那我给你讲几个城市轨道交通领域大模型的超酷应用案例吧。
一、客流预测。
1. 故事开始。
你想啊，城市轨道交通每天人来人往的，就像一群小蚂蚁在复杂的迷宫里穿梭。
以前预测客流那叫一个头疼，全靠一些历史数据和经验公式，就像猜谜语一样，有时候准，有时候就差得离谱。
但是有了大模型就不一样啦。
大模型就像是一个超级聪明的预言家。
它能把天气情况、当天有没有大型活动（比如演唱会或者球赛）、是不是节假日，甚至是附近新开了什么商场这种信息都考虑进去。
比如说，有个城市要举办一场超大型的音乐节，场地就在地铁站附近。
大模型根据以前类似活动的数据，还有这个音乐节的预计参与人数、宣传力度等，就能提前预测到那天这个地铁站的客流量会大增。
运营方就可以提前安排更多的列车班次，增加工作人员来维持秩序，避免出现人挤人的混乱场面。
这就像是提前知道会有一群特别能吃的客人来餐厅，那就多准备食物和服务员一样。
2. 数据魔法。
大模型收集的数据那可多了去了。
它不仅有交通卡的刷卡数据，还能整合手机信号在地铁站附近的分布情况。
你知道吗？我们的手机就像一个个小信号源，大模型通过分析这些信号在不同时间段的聚集程度，就能大概知道有多少人在地铁站附近活动。
再加上社交媒体上关于城市活动的热度讨论，这些看似零散的信息，在大模型眼里就像是拼图的碎片，它能把这些碎片拼得严严实实，准确预测出客流量的高峰低谷。
二、故障诊断。
1. 地铁“医生”的好帮手。
城市轨道交通的设备就像一个复杂的大机器，有时候某个小零件出了问题，就像人身体里某个小器官不舒服一样，很难一下子找到病因。
以前维修师傅们得靠自己的经验，一点点排查，就像大海捞针一样困难。
现在大模型就像是一个超级厉害的医疗助手。
比如说，一列地铁列车在运行过程中出现了异常的震动。
大模型能迅速对比海量的类似故障案例，它会把列车的型号、运行里程、近期的维修记录、当天的运行环境（是下雨天还是大晴天，因为湿度和温度可能会影响设备）等信息都综合起来分析。
城市轨道交通客流预测和分析(高等课件)
高级课件
12
任务一：城市轨道交通需求的基本特征
二、城市轨道交通发展的制约因素 （一）运输方式规模与能力
高级课件
13
任务一：城市轨道交通需求的基本特征
二、城市轨道交通发展的制约因素 （二）运行速度 运行速度的高低与运价、乘坐舒适度密切
相关
高级课件
14
任务一：城市轨道交通需求的基本特征
高级课件
4
任务
城市轨道交通需求的基本特征 客流预测 客流调查
高级课件
5
情景导入：
高级课件
6
高级课件
7
[摘 要]预测客流量是进行地铁系统线 网规划。轨道 交通 工程设计的基础资 料和重要依据，它具有阶段性、近似性、 增长性的特点。为配合2005年第十届全 国运动会的举办，妥善解决奥体中心产 生的突发客流，南京地铁南北线一期工 程向西延伸4.82 km，使线路总长达到 21.72 km。
◦ 解决的问题：
每一交通区所产生的出行量到哪个分区去了？ 它所吸引的出行量又来自哪里？ ◦ 目的： 获得未来城市交通出行在空间上的分布
高级课件
25
交通方式划分预测
◦ 就是预测乘客对交通方式的选择问题 （除轨
道外，还有步行、自行车和摩托车、公共汽车、 小汽车）
1.根据调查数据，划分现状居民出行方式
2.分析目标年在没有轨道交通方式存在时各种 出行方式的OD矩阵
任务一：城市轨道交通需求的基本特征
一、城市轨道交通需求的基本特征 （一）普遍存在性 （二）复杂多样性 （三）时空集散性 （四）政策决定性
高级课件
11
任务一：城市轨道交通需求的基本特征
二、城市轨道交通发展的制约因素 （一）运输方式规模与能力 （二）运行速度 （三）城市轨道交通的客流量
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3、基础资料与基本假设
公交改革：五大任务 总体思路
两定：战略地位、社会公益性定位 四优先：设施用地、投资安排、路权 分配、财税扶持；
初见成效
公交线路满载实现均衡、运营服务有 所改善 公交客运量显著增长：地面公交日均 客运量增长120万人次，2006年公交 出行比例提高到30.2%。
6
3、基础资料与基本假设
10000 8000 6000 4000 2000 0
四 惠
四 惠 东
高 碑 店
广 播 学 院
管 庄
八 里 桥
通 州 北 苑
果 园
九 棵 树
梨 园
临 河 里
土 桥
双 桥
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4、沿线走廊用地和公交现状分析
规划用地情况
地铁6号线沿线以 居住用地居多，占 总面积（除水域） 的30.39% 。
走廊内人口预测
4、沿线走廊用地和公交现状分析
沿线走廊公交现状 线路分布
沿线东西部公交线路密集程度 差异明显，东二环以西路段公 交线路比较密集，最多达15条 846（定慧桥～西路苑小 区），完全重合约13公里； 855（张仪村～北七家）。
16 14 12
公 交 线 路 （ 数 ）
10 8 6 4 2 0
1
3
5
7
9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51
常规公交：京通快速路、朝阳路和朝阳北路（17条公交线路） ；
中心城区往五环外方向客流为6.13万人次/日，晚高峰7710人次 /h
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4、沿线走廊用地和公交现状分析
中心城与通州之间的交换量
轨道交通：八通线，全日总乘降量为17.67万人次，早高峰乘降量 为2.90人次/ 小时。 公共交通总量：约12万人次/日
12
3、基础资料与基本假设
票制票价 依据
在分析影响公共交通票价的因素的基础上，参照国内 城市轨道交通票价方案，以及北京实际情况，制定票 制票价方案。
方案
公共交通票价方案：低票价政策、在现状票价的基础 上有所调整； 轨道交通票价政策 ：采用计程票制，6公里2元，以 后每6公里加一元，全线7元。
13
3、基础资料与基本假设
4、沿线走廊用地和公交现状分析
沿线走廊公交现状
8% 7%
线路规模
沿线走廊公交线路共计211 条，公交站点227个 ； 沿道路两侧共有公交站点 109个，交叉道路38条，118 个公交站点 。
21% 64%
5条以下线路
6-10条线路
11-15条线路
16条以上线路
玲珑路
车公庄大街
北洼路
紫竹院南路 三里河路 19
1990 2000 2010 2020 年份 二环以 内 户 均 私 车 拥 有 率 远郊区县 四环以外城八区 二环-四环 0.5 全市平 均
北京小汽车户均拥有量分 析：二环以内小汽车户均拥 有率较小，四环以外的中心 城最大。
区域 二环以内 二环～四环 四环以外城八区 远郊区县 私人小汽车户均拥有率 2003年 2010年 2020年 0.25 0.35 0.45 0.22 0.66 0.75 0.21 0.54 0.78 0.14 0.46 0.65 16
依据：市发改委就2008年11月份完成并报 国家发改委审批的《北京市城市快速轨道 交通建设规划（2006～2015年）调整方 案》的修改稿
线路总里程：561.5km。
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3、基础资料与基本假设
轨道交通线网方案（中期）
依据：《城市总体规划（2004～2020）》 新增轨道线路：M15（二期）、M3、M6（二 期） 、S6 、S2、 M16 线路总里程662.4km
3
5.号线客流预测
北京交通发展研究中心 二00七年五月
4
3、基础资料与基本假设
公交优先政策 规划、投资、建设、运营和服务等各个 环节，为公共交通发展提供优先条件； 公共交通区域化的发展策略 从城市不同区域交通需求和可能提供的 交通资源实际状况出发，制定不同区域 重点发展的公共交通方式 ； 小汽车进行区域差别化管理 旧城区：相对从紧；旧城区以外的主城 区：适度调控；新城区和郊区城镇：相 对宽松。 小汽车交通需求引导政策 对小汽车使用实行分时分区有弹性限制 管理；推行分时段弹性停车费率制度， 控制出租汽车规模，消减公务车总量。
居民人均可支配收入
1993-2006年增长了5倍； “十五”期间，年均实际递增 10.4%。
19978
20000
社会经济发展目标：
地方国内生产总值：到2020 年，将达到15000亿元，人均 GDP突破10000美元； 产业结构：第三产业比重超 过70%，第二产业比重保持 在29%左右，第一产业比重 降到1%以下。
常规公交：京通快速路、朝阳路和朝阳北路 （17条公交线路） ；
全日进/出五环的公交载客量共计12.41 万人次/日，通州方向进入五 环的全日客流量为62708人次/日 ，早高峰9570人次 /小时
朝阳北路
京通快速路
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4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0
本讲内容
5.1 交通预测回顾
(分析、总结、归纳既有交通预测方法)
5.2 交通预测中的技术关键 5.3 城市轨道交通系统预测方法与要点 5.4 城市轨道交通客流预测实例 5.5 预测精度及客流成长规律分析 5.6 小结
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作业
根据城市轨道交通系统规划的特点，通过实例，建 立城市间旅客出行(北京-天津)、城市轨道交通系 统(知春路-北京站)、一般城市道路交通系统(交 大-颐和园)三种场景下用户广义费用函数结构， 并分析其异同。
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3、基础资料与基本假设
通州新城人口规模
2004年：通州全区常住人 口81.8万，新城规划范围 内常住人口41.9万。
2020年：通州新城地区规 划人口为119.1万人，其中 通州新城规划人口规模90 万人。
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3、基础资料与基本假设
小汽车发展
国际大都市旧城的车辆拥有 发展水平在0.22～0.54辆/户 左右（逐步趋于稳定），远 远低于城市近郊区、远郊区 0.83～0.91辆/户和1.08～1.33 辆/户的水平。
中心城分区域道路网规划指标
单位 旧城 二环路至四环 四环路至中心城 路 界 合计 (含四环路) ﹙含高速公路﹚ 208 224 301 689 1422 5.9 340 3.0 660 48.4 20.6 457.6 309 580 797 1236 2922 3.7 540 2.2 930 42.3 14.6 877.9 517 873 1222 2152 4764 4.4 450 2.4 830 45.2 16.4 1421.3
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出行距离分布：有车工作者/回家
5000 4000 3000
出行量
调查数据 模型数据
2000 1000 0
0
5000
10000
15000
出 行 距 离 [米 ]
20000
25000
30000
出行距离分布：有车工作者/上班
5000
调查数据
4000 3000
出行量
模型数据
2000 1000 0 0 5000 10000 15000 出行距离 [米] 20000 25000 30000
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口 大 展 厦 览 路 阜 成 门 白 塔 寺 西 四 北 海 公 园 沙 滩 东 四 朝 阳 门 东 大 桥 呼 家 楼 金 台 路 星 火 路 青 年 路 褡 裢 坡 黄 渠 长 营 辛 庄 草 房 物 资 学 北 院 关 环 新 岛 华 玉 大 带 街 河 大 未 街 来 世 东 界 部 新 东 城 小 营 家 口
公交站点
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4、沿线走廊用地和公交现状分析
沿线走廊公交现状
公交线路（数） 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0
地铁站周边线路
总体上，各车站周边公 交线路较多， 阜成门站周边现状公交 线路最多，达到40条 东部地区地铁站点周边 公交线路明显减少 。
直接竞争线路
重叠长度超过3个地铁车 站区间的公交线路共有 16条 。 集中在甘家口站至朝阳 门站之间。
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3、基础资料与基本假设
轨道交通线网方案（远期）
依据：在远景轨道网的基础上，局部修改 新增轨道线路：M13、M8（二期）、香山支线 线路总里程：685.4公里
11
3、基础资料与基本假设
常规地面公交
依据：在现状公交线网的基础上，参照相关规划、基于 对公交改革的理解和把握，做出相应的假设，以符合北 京市交通发展政策、公交改革的发展思路和目标 初期：公交快线、普线、支线系统逐步完善； 中期：市区公共交通方式应承担不小于50%的客运 量。其中轨道交通承担出行总量的22%，地面公交承 担出行总量的28%； 远期：用地趋于稳定，线路不会有大的变动，以提高 服务水平为主。
3、基础资料与基本假设
小汽车保有量预测
北京市市民对购买小汽车的意愿和能力都较强；小汽车 工业是中国主要工业之一，各城市对小汽车增长控制措 施较少； 快速增长还要持续一段时间，随后增长率会有所下降； 小汽车的使用率会随着时间的推移，逐渐下降
各规划年小汽车保有量预测 北京中心城小汽车保有量（万辆） 每100人拥有小汽车数（辆） 2010年 183 19 2015年 222 23 2022年 260 27 2037年 311 30
沿线走廊公交现状
4、沿线走廊用地和公交现状分析
中心城与通州之间的公交交换量
总和
朝阳路 朝阳北路
京通快速路
6: 00 -6 :3 0 7: 00 -7 :3 0 8: 00 -8 :3 0 9: 00 10 -9:3 0 :0 010 :3 11 0 :0 011 :3 12 0 :0 012 :3 13 0 :0 013 :3 14 0 :0 014 :3 15 0 :0 015 :3 16 0 :0 016 :3 17 0 :0 017 :3 18 0 :0 018 :3 19 0 :0 019 :3 20 0 :0 020 :3 21 0 :0 021 :3 22 0 :0 022 :3 0